基于语义信息身份认证系统中反模型的研究
传统基于语音的身份认证技术主要采用声纹特征匹配的方法;近年来,基于语义信息的身份认证技术(VIV)做为一种新的认证方法逐渐得到研究人员的重视.本文着重讨论了在汉语普通话条件下基于语义信息身份认证的实现,并提出多套反模型训练方法;通过实验比较了这些方法对认证效果的影响,最终得出较优的训练方案.在实验中得到的最优结果为用一个问题测试的等错误率是4.0﹪,两个问题测试的等错误率是2.2﹪,在三个问题测试时等错误率下降为0.
语音身份认证系统 语义信息 声纹特征匹配 音素反模型 人机对话
刘洋 徐波
中国科学院自动化研究所,模式识别国家重点实验室
国内会议
深圳
中文
391-394
2001-11-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）